ChatGPT 安全風險：您需要知道的一切

ChatGPT 是 OpenAI 推出的先進自然語言處理 AI 模型。它使用深度學習技術，根據給定的提示產生類似人類的文字（甚至影像/影片）。此模型提供類似聊天的介面，可用來提問，並在任何寫作任務、解決問題等方面提供協助。由於其情境理解能力以及對廣泛主題提供相關回應的能力，ChatGPT 已獲得相當高的人氣。

顧名思義，ChatGPT 安全是指一套可將與 ChatGPT 相關風險降至最低的措施，適用於 AI 本身及其使用者。它不僅包括保護模型的訓練資料，還可防止對模型的存取並確保輸出皆為有效且合乎倫理。ChatGPT 安全涵蓋隱私、資料保護，以及防止對此技術的惡意或有害使用。

透過這篇部落格，組織將能了解什麼是 ChatGPT 安全，以及為何需要它。接著我們將討論不同類型的 ChatGPT 相關安全風險與威脅，概述可能的攻擊向量。我們也會說明如何透過提供使用者與組織可採用的實際解決方案來降低這些風險。

什麼是 ChatGPT 安全？

ChatGPT 安全是指所有用於保護 ChatGPT 系統免於遭受濫用，同時確保其使用者安全的做法與手段。這包括保護模型、其資料，以及使用者與 AI 的互動。ChatGPT 安全主要意味著防止資料外洩與技術遭到濫用。

ChatGPT 安全也可確保 ChatGPT 所說與回應的內容，不會以任何形式損害其完整性或可靠性。它包含網路安全、資料驗證、存取控制，以及作為多重資安功能一部分的持續監控。它也涵蓋先進且合乎倫理的 AI，使技術能被負責任地使用。

ChatGPT 安全之所以重要，原因如下：

1. 資料保護： ChatGPT 會接收提示，其中通常包含敏感資料。良好的安全性有助於避免 資料外洩 以及私人或敏感資料遭到侵犯。
2. 輸出可靠性： ChatGPT 安全可確保 ChatGPT 產生正確且安全的回應。這表示需部署安全措施，以防止模型產生危險、帶有偏見或不準確的輸出。這也包括用於識別與篩選潛在危險或高風險內容的方法。
3. 防止濫用： 良好的安全性可確保威脅行為者無法將 ChatGPT 用於惡意目的，例如產生可繞過安全控制的酬載。
4. 使用者信任： 良好的安全實務有助於 ChatGPT 獲得使用者信任，進而提高其採用率。當使用者認為其互動是安全的，且其資料受到保護時，他們更有可能使用這項技術並信任這種關係。
5. 法規遵循： ChatGPT 安全有助於遵循與 AI 和資料使用相關的法律義務。因此，健全的安全實務可協助使用 ChatGPT 的組織在法律上符合 GDPR、CCPA（以及其他類似處罰）法律與特定產業法規的要求。

ChatGPT 安全風險與威脅

ChatGPT 被數百萬使用者用於不同使用案例，可能導致各種安全風險與威脅。AI 中的弱點，無論是透過細微操弄還是直接攻擊，都可能破壞 AI 系統的完整性與可靠性。

#1. 提示注入攻擊

流入 ChatGPT 的使用者輸入可能遭到操弄與欺騙，這種方式稱為提示注入攻擊。攻擊者會建立提示，脅迫模型提供惡意或被禁止的回應。這也可能導致機密資料外洩、產生危險的自動化程式碼，以及繞過內容過濾器。

利用模型表達與回應複雜提示的彈性，追查提示注入攻擊時，可能會迫使模型忽略某些規則或倫理準則。這也是為何偵測與防止這些攻擊具有挑戰性的原因之一，因為可能的輸入幾乎沒有限制，而模型需要以彈性方式加以定義。

#2. 資料投毒

另一種常見威脅是 資料投毒，也就是攻擊者將不良或失衡的資料注入 ChatGPT 的訓練資料集。這可能發生在初始訓練期間，或透過微調流程進行。這會建立出行為出乎意料的模型，並透過遭破壞的資料產生帶有偏見、不正確，甚至具破壞性的輸出。

這些變更可能非常細微，不會影響系統整體效能，而只會在某些預期情境中造成問題，使得資料投毒 notoriously difficult to detect. 資料投毒無論模型更新多少次都會造成影響，這表示對模型效能與可靠性具有長期危害。

#3. 模型反演攻擊

模型反演攻擊是指對手透過檢視 ChatGPT 的回應，從其訓練資料中竊取敏感資訊。這涉及使用精心設計的查詢來探測模型，以判斷其訓練資料的某些特徵。這可能因外洩出現在訓練資料集中的敏感資料而導致隱私遭到侵犯。

當 ChatGPT 使用專有或私人資料進行訓練時，這尤其成問題，因為攻擊者可利用模型反演攻擊。這些攻擊利用了許多模型會記住其訓練資料，並可被提示重現這些資料的事實。

#4. 對抗性攻擊

對抗性輸入會被用來提示 ChatGPT 產生錯誤或不想要的輸出。在這些攻擊中，模型的弱點會被利用，並產生與預期相差甚遠的回應。對抗性輸入並不總是明顯（而且人類幾乎無法察覺），但可能導致模型行為出現巨大差異。

此類攻擊可能影響 ChatGPT 的可靠性，造成錯誤資訊或系統故障。對抗性攻擊是神經文字分類器的重大安全威脅，因為在極大的輸入空間中，其防禦與偵測都變得具有挑戰性，而模型可能根據非常高維且不直觀的理由做出判斷。

#5. 隱私外洩

在少數情況下，ChatGPT 可能因模型意外洩露個人或某些組織的特定個人資訊而造成隱私外洩。模型外洩的情境包括演算法使用私人資料進行訓練，或模型在使用者互動期間記住某些特定細節。

隱私遭侵犯可能導致個人資料、商業機密或專有資料曝光。當 ChatGPT 被整合到含有敏感資料的組織系統中時，這項風險會變得更大。對 ChatGPT 而言，最艱鉅的安全挑戰之一是在使用者隱私與個人化回應之間取得平衡。

#6. 未經授權的存取

未經授權進入 ChatGPT 系統可能造成各種安全威脅與問題。攻擊者可以控制模型、竄改回應，並擷取敏感資料。他們也可能將遭入侵的系統作為發動更多攻擊和/或宣傳的基礎。

可透過薄弱的驗證方法、基礎架構弱點或社交工程手法取得存取權。防止未經授權存取需要適當的存取控制、定期安全稽核，以及對員工進行良好安全實務的訓練。

#7. 輸出操弄

在輸出操弄中，攻擊者實際上會欺騙 ChatGPT 產生某個特定答案，而這通常是惡意答案。這類措施可透過操弄模型的訓練方式或建立特殊輸入來達成。

他們產生的輸出可被操弄，用於散播錯誤資訊、推進報復性目的，或規避內容過濾器。ChatGPT 輸出操弄可能嚴重降低對 ChatGPT 的信任，甚至對依賴它的受眾造成傷害。

#8. 阻斷服務攻擊

阻斷服務攻擊 以超載其系統並確保其無法服務真實使用者為目標攻擊 ChatGPT。例如，攻擊者可以傳送大量請求或資源密集型提示來破壞 API。這些攻擊可能導致服務中斷、系統當機，或使效能嚴重下降。

阻斷服務攻擊可能造成財務損失、聲譽受損，以及使用者挫折。為降低這些風險，組織應實施速率限制與流量監控技術。

#9. 模型竊取

模型竊取是指未經授權，利用 ChatGPT 的架構與參數進行複製或逆向工程。其目的可能是取得競爭優勢、製作模型的惡意複製版本，或為了規避授權限制。

進而，模型竊取可能導致專有資訊外洩，以及非法類人 AI 系統的建立。要減輕模型竊取風險，需要適當的部署與監控方法，採用合適的存取模式，搭配對異常操作的控制檢查，以及後續的資料外洩企圖偵測。

#10. 資料外洩

ChatGPT 資料外洩是指模型意外洩露訓練資料或過往聊天資訊。這可能導致組織的敏感資訊外洩、違反保密協議，以及揭露商業機密。

資料外洩可能來自明確的回答，或根據特定模型行為所做出的隱含推論。為減輕資料外洩風險，對資料進行清理十分重要。組織應使用隱私保護技術，並持續監控模型輸出。

#11. 偏見放大

偏見放大可能進一步強化或擴大其訓練資料中既有的偏見。在種族、性別或政治等敏感領域，這可能導致帶有偏見或歧視性的結果。偏見放大可能助長刻板印象、傳播錯誤資訊，或扭曲決策過程。由於自然語言的複雜性以及社會偏見的存在，這是一項困難的挑戰。

處理偏見放大需要結合技術與社會解決方案的多面向方法。這包括審慎策劃訓練資料、在模型開發期間實施去偏技術、進行嚴格的公平性測試，以及維持人工監督。然而，要完全消除偏見仍具挑戰性，因為模型本質上會從往往包含社會偏見的歷史資料中學習模式。

#12. 惡意微調

惡意微調是指 ChatGPT 再次被重新訓練，進而導致其行為發生變化。對手可以使用經過選擇性挑選的資料來訓練模型，以植入後門。這可能會以細微且難以偵測的方式改變模型行為。這可能導致 ChatGPT 遭到惡意微調，形成一種惡夢般的情境，進而造成安全性喪失，及／或引發有害或敏感內容。為了防禦此威脅，在實作微調模型時，必須建立安全的模型更新流程。

隨著 ChatGPT 整合至業務營運中，新的安全風險也隨之出現。 Singularity™ XDR 提供延伸式偵測與回應平台，整合 AI 驅動的威脅偵測，以識別並回應與 AI 和 ChatGPT 等聊天機器人相關的安全風險。

ChatGPT 第三方整合中的安全疑慮

當組織使用第三方工具將 ChatGPT 納入現有應用程式與服務時，會出現多項根本性的安全挑戰。以下是他們需要納入考量的主要安全疑慮：

1. 傳輸中的資料暴露

當 ChatGPT 與第三方應用程式整合時，輸入其中的敏感資料會經過各種系統與網路。在組織系統、第三方平台與 OpenAI 伺服器之間傳輸的過程中，資料遭攔截或暴露的風險很高。

2. 外掛程式弱點

第三方外掛程式與整合可能未遵循與 ChatGPT 本身相同的安全標準。惡意或不安全的外掛程式可能危及使用者資料、注入有害提示，或降低 AI 產生內容的品質。

3. 驗證鏈風險

隨著組織連接到更多服務與系統，其驗證鏈會變得日益複雜且脆弱。此鏈中的每個連線都代表一個潛在的安全弱點。若攻擊者在此鏈中的任何一步驟入侵憑證或驗證權杖，他們可能會未經授權存取 ChatGPT 的功能以及組織的敏感資料。這會形成連鎖式的安全風險，使單一事件的入侵可能暴露多個已連接的服務與資料庫。

網路犯罪分子可能利用 ChatGPT 等 AI 平台發動網路釣魚攻擊與憑證竊取。SentinelOne 的 Singularity™ Identity 可透過保護身分並確保只有受信任的使用者能存取敏感系統與資料，協助防禦這些威脅。

保護 ChatGPT 實作的最佳實務

要保護 ChatGPT 免受安全威脅，並不存在一體適用的方法。透過實施適當的安全措施並遵循最佳實務，組織可以保護自己免受許多潛在威脅。以下是一些可降低組織 ChatGPT 風險的做法：

1. 輸入驗證

組織應使用適當的輸入驗證來過濾不良提示。保持使用者提示簡短且單純，以降低命令注入的機率。自動化機器學習模型可偵測並標記異常或有害的輸入模式。持續更新驗證規則，以納入新的與即將出現的威脅。

2. 輸出過濾

應將自動化內容過濾器納入 ChatGPT 的回應中，以防止產生有害或不理想的內容。組織也需要使用關鍵字黑名單與情緒分析，以標示可能棘手的輸出。納入多步驟過濾，以偵測那些使用者可能難以自行執行的智慧財產政策違規。

3. 存取控制

組織在存取 ChatGPT 時應強制執行強式驗證與授權。使用多重要素驗證與角色型存取控制來限制系統暴露面。定期稽核並更新使用者權限，以避免未經授權的存取。使用工作階段管理策略來識別並阻止帳戶接管。

4. 安全部署

組織應在沙箱化且網路權限受限的環境中執行 ChatGPT。使用既有的安全措施，例如防火牆與入侵偵測系統，來監控活動並防禦對 ChatGPT 基礎架構的未經授權存取。使用傳輸中與靜態資料加密來保護業務關鍵資料。

5. 持續監控與事件回應

在適用情況下，組織應在 ChatGPT 系統中實施即時監控，以協助識別任何異常及其他各類安全威脅。套用模式比對演算法與機器學習，以識別顯示攻擊或濫用的指標性模式。定期規劃、制定並測試事件回應計畫，以便快速且有效率地回應安全事件。

為降低風險，企業應採用涵蓋其雲端環境的全面性安全措施。 Singularity™ Cloud Security 提供主動式防護，以保護雲端型應用程式與服務，確保像 ChatGPT 這樣的工具在雲端環境中不會遭到利用。

結論

隨著 AI 實作持續成長，確保 ChatGPT 安全是一項不可鬆懈的關鍵工作。隨著越來越多產業導入 ChatGPT，了解其安全風險以及如何因應變得十分重要。為了保護其資料、使用者與系統免受威脅，組織在面對 ChatGPT 安全時必須保持警覺。

ChatGPT 的整體安全流程是一種多層式方法。這包括輸入驗證、輸出過濾、存取控制與安全部署。除了上述措施之外，定期安全稽核以及針對安全使用 ChatGPT 最佳實務的員工訓練，也是有效 ChatGPT 安全計畫的重要組成部分。實施這些措施將有助於組織將安全漏洞風險降至最低，並防止其 AI 系統遭到入侵。